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金融计量经济学Financial Econometrics的一个基本工具是多元线性回归模型。计量经济学理论使用统计理论和数理统计来评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到具有理想统计特性的估计器，包括无偏性、效率和一致性。应用计量经济学使用理论计量经济学和现实世界的数据来评估经济理论，开发计量经济学模型，分析经济历史和预测。
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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Predicting the cross-section of stock returns
Asset pricing models, like the Capital Asset Pricing Model (CAPM), impose restrictions on the joint distribution of asset returns. This has implications for both the time-series as well as the cross-sectional properties of returns. One approach, explored in, for example, Brennan et al. (1998) and Lewellen (2015), is to relate stock returns in month $t$ to characteristics of those stocks dated $t-1$ or before, such as firm size and previous return. A simple version of such model is given by
$$
\begin{array}{r}
R_{i t}=\mu_t+\beta_1 \operatorname{logsize}{i, t-1}+\beta_2 \log \mathrm{B} / \mathrm{M}{i, t-1}+\beta_3 \operatorname{return}{i, t-2,-12}+\varepsilon{i t}, \
t=1, \ldots, T ; i=1, \ldots, N_t,
\end{array}
$$
where $R_{i t}$ denotes the return on stock $i$ in month $t$, logsize ${ }{i, t-1}$ denotes the log of the market value of equity at the end of month $t-1, \log \mathrm{B} / \mathrm{M}{i, t-1}$ denotes the $\log$ of the book value of equity minus the log of the market value of equity, and return ${ }_{i, t-2,-12}$ is the stock return from month $t-12$ to $t-2$, to capture the momentum effect. The terms $\mu_t$ denote time-specific intercepts. The number of stocks in period $t$ is denoted by $N_t$, and we denote the total number of unique stocks as $N$.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Explaining flows to mutual funds
A substantive literature investigates money flows into and out of investment funds, for example, to understand how investors interpret information about fund performance. This also connects to fund managers’ incentives as their compensation is typically closely tied to assets under management. Sirri and Tufano (1998) estimate a model relating fund flows to fund performance, expenses, fund size and other characteristics. A simple specification is given by
$$
\begin{aligned}
& \text { flows }{i t}=\beta_1+\beta_2 \text { rank }{i, t-1}+\beta_2 \log \text { fundsize }{i, t-1}+\beta_3 \text { fees }{i, t-1}+\cdots+\varepsilon_{i t} \text {, } \
& t=1, \ldots, T ; i=1, \ldots, N_t \text {, } \
&
\end{aligned}
$$
where flows ${ }{i t}$ denotes the net percentage growth in fund $i$ in year $t$, and $\operatorname{rank}{i, t-1}$ denotes the performance rank of a mutual fund in year $t-1 .{ }^1$ Models like (1.2) can be estimated using the Fama and MacBeth (1973) methodology, as done in Sirri and Tufano (1998) or Spiegel and Zhang (2013), or by means of a pooled panel regression, as done in Barber et al. (2016). Whereas the equation is similar to (1.1), the econometric issues are somewhat different. Most importantly, the error terms in (1.2) are likely to exhibit serial correlation for the same fund. This is because fund flows tend to be persistent, for example, due to investors reallocating their investments with a delay. There are different ways to alleviate such problems. For example Spiegel and Zhang (2013) and Barber et al. (2016), include lagged flows in the equation. Alternatively, a static model can be used where the standard errors are adjusted for within-fund and within-period correlations. As we shall discuss in Chapter 2, the standard Fama and MacBeth (1973) methodology does not allow for serial correlation in the error terms.
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写介绍|预测股票收益的截面
资产定价模型，如资本资产定价模型CAPM，对资产收益的联合分布进行了限制。这对收益的时间序列和横截面属性都有影响。例如，Brennan等人在1998年和Lewellen 2015年探讨的一种方法是将$t$月份的股票回报与$t-1$或之前的股票的特征联系起来，例如公司规模和之前的回报。这种模型的一个简单版本是由
$$
R_{i t}= mu_t+\beta_1 \log \text { size } i, t-1+\beta_2 \log \mathrm{B}. / mathrm{M} i, t-1+\beta_3 \text { return } i, t-2,-12+text { cit }, t=1, \ldots, T; i=1, \ldots, N_t,
$$
其中$R_{i t}$表示股票$i$在$t$月份的回报率，logsize $i, t-1$表示$t-1月末股票市场价值的对数， \log \mathrm{B} / \mathrm{M} i, t-1$ 表示股权账面价值的对数减去股权市场价值的对数， return ${ }_{i, t-2,-12}$ 是从t-12$到t-2$的股票回报，以捕捉动量效应。条款$mu_t$表示特定时间的截距。t$期间的股票数量用$N_t$表示，我们用$N$表示独特股票的总数。
经济代写|计是经济学代写简介计量经济学代考|解释流入共同基金的资金
有大量文献研究了资金流入和流出投资基金的情况，例如，为了了解投资者如何解释基金业绩的信息。这也与基金经理的激励机制有关，因为他们的报酬通常与管理的资产紧密相连。Sirri和Tufano 1998年估计了一个与基金业绩、费用、基金规模和其他特征有关的基金流动模型。一个简单的规范是这样的
流量 $i t==beta_1+\beta_2 经营者名称{等级} i, t-1+\beta_2\log$ 基金规模 $i, t-1+\beta_3$ 费用 $i, t-1+\cdots+varepsilon_{i t}, \quad t=1, \ldots, T; i=1, \ldots, N_t$。
其中流量$i t$表示基金$i$在t年的净增长百分比，等级$i, t-1$表示共同基金在t年的业绩排名-1 .{ }^1$ 类似1.2$的模型可以使用Fama和MacBeth 1973的方法来估计，如Sirri和Tufano 1998或Spiegel和Zhang 2013所做的，或者通过集合面板回归的方式，如Barber等人2016所做的。虽然方程与1.1$相似，但计量经济学问题有些不同。最重要的是，1.2$中的误差项对同一基金来说可能会表现出串行相关关系。这是因为基金流动往往是持续的，例如，由于投资者重新分配他们的投资有延迟。有不同的方法来缓解此类问题。例如Spiegel和Zhang 2013和Barber等人2016，在方程中包括滞后的流量。或者，可以使用一个静态模型，其中标准误差针对基金内和周期内的相关性进行调整。正如我们将在第二章讨论的那样，标准的Fama和MacBeth 1973方法不允许误差项中存在序列相关。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
